基于JND曲線特性的圖像增強(qiáng)方法研究.pdf

1、在圖像的獲取、傳輸過程中以及將圖像數(shù)字化的過程中,圖像質(zhì)量的下降是不可避免的。利用圖像增強(qiáng)算法對圖像進(jìn)行處理,可以使圖像的質(zhì)量大幅度的提升,提高圖像的可分辨程度和視覺效果。增強(qiáng)技術(shù)也可以作為圖像預(yù)處理分析的重要手段,使得處理過的圖像在參數(shù)估計(jì)、圖像區(qū)域分割等方面,具有原圖像沒有的優(yōu)勢。人眼的組織構(gòu)成和視覺系統(tǒng)是圖像后期加工的生理依據(jù)。傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)技術(shù)都是從數(shù)字化的角度來處理圖像,并不直接考慮視覺效果,且處理后的圖像在增強(qiáng)對比度的同時(shí)也

2、放大了噪聲,這是全局的灰度處理所帶來的缺陷。因此本文提出結(jié)合人眼視覺特性,對圖像的灰度進(jìn)行分塊處理,以此來改進(jìn)圖像的增強(qiáng)算法,力求算法改進(jìn)過的圖像具有可視度提高,同時(shí)不放大噪聲的優(yōu)勢,并增加圖像可獲取的信息內(nèi)容。本文的研究有以下幾方面:
　　首先,傳統(tǒng)均值濾波器不能分辨信息點(diǎn)和噪聲點(diǎn),對所有的像素點(diǎn)一視同仁,使得去噪后的圖像模糊不清。針對此缺陷,本文提出基于臨界可見偏差(JND)值來區(qū)分像素點(diǎn)和噪聲點(diǎn),對不同種類的點(diǎn)使用不同的權(quán)值

3、來重構(gòu)圖像,因而對均值濾波算法進(jìn)行了改進(jìn)。
　　其次,將圖像灰度調(diào)整至滿階級狀態(tài),并參考臨界可見偏差曲線和韋伯定律,利用直方圖在低灰度區(qū)的峰值和最大值處,尋找適當(dāng)閾值,壓縮高灰度區(qū)域、拉伸低灰度區(qū)域,以此來提高圖像的平均亮度,力求觀察者可以在更佳的背景光源下分析處理過后的圖像。
　　最后,針對傳統(tǒng)增強(qiáng)算法中全局相等灰度同時(shí)調(diào)整的缺陷,提出更適合圖像的分塊灰度調(diào)整算法。在模塊內(nèi),基于人眼強(qiáng)分辨灰度邊界值,對于人眼不能分辨的灰度